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Matplotlib 是 Python 中一个强大的绘图库,其中 matplotlib.pyplot.scatter
用于创建散点图。散点图在数据可视化中广泛用于展示两个变量之间的关系。
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
'o'
。Colormap
对象或字符串,用于将标量数据映射到颜色。Normalize
对象,用于缩放颜色数据。True
,会绘制非有限点(NaN
或 Inf
)。matplotlib.axes.Axes.scatter
的参数。返回一个 PathCollection
对象,表示绘制的散点图。
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.title("Simple Scatter Plot")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.show()
输出:
显示一个简单的散点图,其中X轴表示1到5的值,Y轴表示2到6的值,每个点为一个圆形标记。
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
sizes = [20, 50, 80, 200, 500]
colors = [10, 20, 30, 40, 50]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, cmap='viridis', alpha=0.6)
plt.title("Scatter Plot with Varying Sizes and Colors")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.colorbar() # 添加颜色条
plt.show()
输出:
显示一个散点图,其中每个点的大小和颜色各不相同,点的颜色根据'viridis'颜色映射来进行区分。
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
sizes = [100] * 5
colors = [0, 1, 2, 3, 4]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='^', edgecolors='r', linewidths=2, cmap='plasma')
plt.title("Scatter Plot with Custom Marker and Edge Color")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.colorbar() # 添加颜色条
plt.show()
输出:
显示一个散点图,其中每个点的标记形状为三角形,并且有红色边缘,每个点的颜色根据'plasma'颜色映射来区分。
c
参数进行颜色映射时,如果 c
是标量数组,则需要指定 cmap
来定义颜色映射的范围。alpha
参数可以用于调整点的透明度,值越低,点越透明。edgecolors
为 'none'
时,点将没有边缘颜色。Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。